前言

最近对外接口偶现504超时问题，原因是代码执行时间过长，超过nginx配置的15秒，然后真枪实弹搞了一次接口性能优化。在这里结合优化过程，总结了接口优化的八个要点，希望对大家有帮助呀~

数据量比较大，批量操作数据入库
耗时操作考虑异步处理
恰当使用缓存
优化程序逻辑、代码
SQL优化
压缩传输内容
考虑使用文件/MQ等其他方式暂存，异步再落地DB
跟产品讨论需求最恰当，最舒服的实现方式

嘻嘻，先看一下我们对外转账接口的大概流程吧

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

1.数据量比较大，批量操作数据入库

优化前：

//for循环单笔入库
for(TransDetail detail:list){
  insert(detail);  
}
复制代码

优化后：

// 批量入库,mybatis demo实现
<insert id="insertBatch" parameterType="java.util.List">
insert into trans_detail( id,amount,payer,payee) values
 <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">(
    #{item.id},	#{item.amount},
    #{item.payer},#{item.payee}
  )
</foreach>
</insert>
复制代码

性能对比：

单位（ms）

for循环单笔入库

批量入库

500条

1432

1153

1000条

1876

1425

解析

批量插入性能更好，更加省时间，为什么呢？

打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）,
你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500,你觉得哪种方式更方便，时间消耗更少?
复制代码

2.耗时操作考虑异步处理

耗时操作，考虑用异步处理，这样可以降低接口耗时。本次转账接口优化，匹配联行号的操作耗时有点长，所以优化过程把它移到异步处理啦，如下：

优化前：

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

优化后

匹配联行号的操作异步处理

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

性能对比：

假设一个联行号匹配6ms

同步

异步

500条

3000ms

1000条

6000ms

解析：

因为联行号匹配比较耗时，放在异步处理的话，同步联机返回可以省掉这部分时间，大大提升接口性能，并且不会影响到转账主流程功能。
除了这个例子，平时我们类似功能，如用户注册成功后，短信邮件通知，也是可以异步处理的，这个优化建议香饽饽的~
所以，太耗时的操作，在不影响主流程功能的情况下，可以考虑开子线程异步处理的啦。

3.恰当使用缓存

在适当的业务场景，恰当地使用缓存，是可以大大提高接口性能的。这里的缓存包括：Redis，JVM本地缓存，memcached，或者Map等。

这次转账接口，使用到缓存啦，举个简单例子吧~

优化前

以下是输入用户账号，匹配联行号的流程图

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

优化后：

恰当使用缓存，代替查询DB表，流程图如下：

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

解析：

把热点数据放到缓存，不用每次查询都去DB拉取，节省了这部分查SQL的耗时，美滋滋呀~
当然，不是什么数据都适合放到缓存的哦，访问比较频繁的热点数据才考虑缓存起来呢~

4. 优化程序逻辑、代码

优化程序逻辑、程序代码，是可以节省耗时的。

我这里就本次的转账接口优化，举个例子吧~

优化前：

优化前，联行号查询了两次（检验参数一次，插入DB前查询一次），如下伪代码：


punlic void process(Req req){
  //检验参数,包括联行号（前端传来的payeeBankNo可以为空,但是如果后端没匹配到，会抛异常）
   checkTransParams(Req req);
   //Save DB
  saveTransDetail(req); 
}

void checkTransParams（Req req）{
    //check Amount,and so on.
    checkAmount(req.getamount)；
    //check payeebankNo
    if（Utils.isEmpty(req.getPayeeBankNo())）{
        String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo);
        if(Utils.isEmpty(payeebankNo){
            throws Exception();
        }
    }
}

int saveTransDetail(req){
    String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo);
    req.setPayeeBankNo(payeebankNo);
    insert(req);
    ...
}

复制代码

优化后：

优化后，只在校验参数的时候插叙一次，然后设置到对象里面~ 入库前就不用再查啦，伪代码如下：

void checkTransParams（Req req）{
    //check Amount,and so on.
    checkAmount(req.getamount)；
    //check payeebankNo
    if（Utils.isEmpty(req.getPayeeBankNo())）{
        String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo);
        if(Utils.isEmpty(payeebankNo){
            throws Exception();
        }
    }
    //查询到有联行号，直接设置进去啦，这样等下入库不用再插入多一次
    req.setPayeeBankNo(payeebankNo);
}

int saveTransDetail(req){
    insert(req);
    ...
}
复制代码

解析：

对于优化程序逻辑、代码，是可以降低接口耗时的。以上demo只是一个很简单的例子，就是优化前payeeBankNo查询了两次，但是其实只查一次就可以了。很多时候，我们都知道这个点，但就是到写代码的时候，又忘记了呀~所以，写代码的时候，留点心吧，优化你的程序逻辑、代码哦。
除了以上demo这点，还有其它的点，如优化if复杂的逻辑条件，考虑是否可以调整顺序，或者for循环，是否重复实例化对象等等，这些适当优化，都是可以让你的代码跑得更快的。

之前我这篇文章，也提了几个优化点噢，有兴趣的朋友可以看一下哈~

写代码有这些想法，同事才不会认为你是复制粘贴程序员

5. 优化你的SQL

很多时候，你的接口性能瓶颈就在SQL这里，慢查询需要我们重点关注的点呢。

我们可以通过这些方式优化我们的SQL：

加索引
避免返回不必要的数据
优化sql结构
分库分表
读写分离

有兴趣的朋友可以看一下我这篇文章呢，很详细的SQL优化点：

后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议

6.压缩传输内容

压缩传输内容，文件变得更小，因此传输会更快啦。10M带宽，传输10k的报文，一般比传输1M的会快呀；打个比喻，一匹千里马，它驮着一百斤的货跑得快，还是驮着10斤的货物跑得快呢？

解析：

如果你的接口性能不好，然后传输报文比较大的话，这时候是可以考虑压缩文件内容传输的，最后优化效果可能很不错哦~

7. 考虑使用文件/MQ等其他方式暂存数据，异步再落地DB

如果数据太大，落地数据库实在是慢的话，可以考虑先用文件的方式保存，或者考虑MQ，先落地，再异步保存到数据库~

本次转账接口，如果是并发开启，10个并发度，每个批次1000笔数据，数据库插入会特别耗时，大概10秒左右，这个跟我们公司的数据库同步机制有关，并发情况下，因为优先保证同步，所以并行的插入变成串行啦，就很耗时。

优化前：

优化前，1000笔先落地DB数据库，再异步转账，如下：

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

优化后：

先保存数据到文件，再异步*载下**下来，插入数据库，如下：

如何提高接口性能,接口响应速度怎么优化到毫秒级别

解析：

如果你的耗时瓶颈就在数据库插入操作这里了，那就考虑文件保存或者MQ或者其他方式暂存吧，文件保存数据，对比一下耗时，有时候会有意想不到的效果哦。

书写高质量SQL的30条建议

1、查询SQL尽量不要使用select *，而是select具体字段。

反例子：

select * from employee;复制代码

正例子：

select id，name from employee;复制代码

理由：

只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。
select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1

假设现在有employee员工表，要找出一个名字叫jay的人.

CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;复制代码

反例：

select id，name from employee where name='jay'复制代码

正例

select id，name from employee where name='jay' limit 1;复制代码

理由：

加上limit 1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。
当然，如果name是唯一索引的话，是不必要加上limit 1了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit ，性能的差别并不大。

3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件

新建一个user表，它有一个普通索引userId，表结构如下：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userId` (`userId`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;复制代码

假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户，很容易有以下sql

反例:

select * from user where userid=1 or age =18复制代码

正例：

//使用union all 
select * from user where userid=1 
union all 
select * from user where age = 18

//或者分开两条sql写：
select * from user where userid=1
select * from user where age = 18复制代码

理由：

使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。

对于or+没有索引的age这种情况，假设它走了userId的索引，但是走到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。 mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。

4、优化limit分页

我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。

反例：

select id，name，age from employee limit 10000，10复制代码

正例：

//方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量)
select id，name from employee where id>10000 limit 10.

//方案二：order by + 索引
select id，name from employee order by id  limit 10000，10

//方案三：在业务允许的情况下限制页数：复制代码

理由：

当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少。
方案二使用order by+索引，也是可以提高查询效率的。
方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

5、优化你的like语句

日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。

反例：

select userId，name from user where userId like '%123';复制代码

正例：

select userId，name from user where userId like '123%';复制代码

理由：

把%放前面，并不走索引，如下：
把% 放关键字后面，还是会走索引的。如下：

6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行

假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。

反例：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);复制代码

正例：

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")
boolean isVip = userId！=null;复制代码

理由：

需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。

7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数

业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)

反例：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();复制代码

正例：

explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);复制代码

理由：

索引列上使用mysql的内置函数，索引失效

如果索引列不加内置函数，索引还是会走的。

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫

反例：

select * from user where age-1 =10；复制代码

正例：

select * from user where age =11；复制代码

理由：

虽然age加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。。。

9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小

Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集 left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。 right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。

都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。

反例:

select * from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;复制代码

正例：

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;复制代码

理由：

如果inner join是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。
同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。

10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

反例：

select age,name  from user where age <>18;复制代码

正例：

//可以考虑分开两条sql写
select age,name  from user where age <18;
select age,name  from user where age >18;复制代码

理由：

使用!=和<>很可能会让索引失效

11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

表结构：（有一个联合索引idx_userid_age，userId在前，age在后）

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
复制代码

反例：

select * from user where age = 10;复制代码

正例：

//符合最左匹配原则
select * from user where userid=10 and age =10；
//符合最左匹配原则
select * from user where userid =10;复制代码

理由：

当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。

12、对查询进行优化，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。

反例：

select * from user where address ='深圳' order by age ;复制代码

正例：

添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)复制代码

13、如果插入数据过多，考虑批量插入。

反例：

for(User u :list){
 INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)   
}复制代码

正例：

//一次500批量插入，分批进行
insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
    (#{item.name},#{item.age})
</foreach>复制代码

理由：

批量插入性能好，更加省时间

打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）,你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500,你觉得哪个时间消耗大?

14、在适当的时候，使用覆盖索引。

覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。

反例：

// like模糊查询，不走索引了
select * from user where userid like '%123%'复制代码

正例：

//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。
select id,name from user where userid like '%123%';复制代码

15、慎用distinct关键字

distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from  user;复制代码

正例：

select DISTINCT name from user;复制代码

理由：

带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较，过滤的过程会占用系统资源，cpu时间。

16、删除冗余和重复索引

反例：

  KEY `idx_userId` (`userId`)  
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)复制代码

正例:

  //删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)复制代码

理由：

重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。

17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。

反例：

//一次删除10万或者100万+？
delete from user where id <100000;
//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长
for（User user：list）{
   delete from user； 
}复制代码

正例：

//分批进行删除,如每次500
delete user where id<500
delete product where id>=500 and id<1000；复制代码

理由：

一次性删除太多数据，可能会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。

18、where子句中考虑使用默认值代替null。

反例：

select * from user where age is not null;复制代码

正例：

//设置0为默认值
select * from user where age>0;复制代码

理由：

并不是说使用了is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关。

如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件！=，>is null，is not null经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃的。

如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。

19、不要有超过5个以上的表连接

连表越多，编译的时间和开销也就越大。
把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。

20、exist & in的合理利用

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下SQL:

select * from A where deptId in (select deptId from B);复制代码

这样写等价于：

先查询部门表B

select deptId from B

再由部门deptId，查询A的员工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成这样的一个循环：

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<B.length;i++) {
          for(int j=0;j<A.length;j++) {
          if(A[i].id==B[j].id) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }复制代码

显然，除了使用in，我们也可以用exists实现一样的查询功能，如下：

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); 复制代码

因为exists查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得意保留。

那么，这样写就等价于：

select * from A,先从A表做循环

select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环.

同理，可以抽象成这样一个循环：

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
          for(int j=0;j<B.length;j++) {
          if(A[i].deptId==B[j].deptId) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }复制代码

数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。

因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果B的数据量小于A，适合使用in，如果B的数据量大于A，即适合选择exist。

21、尽量用 union all 替换 union

如果检索结果中不会有重复的记录，推荐union all 替换 union。

反例：

select * from user where userid=1 
union  
select * from user where age = 10复制代码

正例：

select * from user where userid=1 
union all  
select * from user where age = 10复制代码

理由：

如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用union all 代替union，这样会提高效率。

22、索引不宜太多，一般5个以内。

索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定。
一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。

23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型

反例：

king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守护者Id'复制代码

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'`复制代码

理由：

相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。

因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。

25、尽量避免向客户端返回过多数据量。

假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。

反例：

//一次性查询所有数据回来
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)复制代码

正例：

//分页查询
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize

//如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页，
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;复制代码

26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。

反例：

select  * from A inner
join B on A.deptId = B.deptId;复制代码

正例：

select  memeber.name,deptment.deptName from A member inner
join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;复制代码

27、尽可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例：

  `deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'复制代码

正例：

  `deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'复制代码

理由：

因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。

28、为了提高group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。

反例：

select job，avg（salary） from employee  group by job having job ='president' 
or job = 'managent'复制代码

正例：

select job，avg（salary） from employee where job ='president' 
or job = 'managent' group by job；复制代码

29、如何字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效

反例：

select * from user where userid =123;复制代码

正例：

select * from user where userid ='123';复制代码

理由：

为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。

30、使用explain 分析你SQL的计划

日常开发写SQL的时候，尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL，尤其是走不走索引这一块。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;复制代码

8.跟产品讨论需求最恰当，最舒服的实现方式

这点个人觉得还是很重要的，有些需求需要好好跟产品沟通的。

比如有个用户连麦列表展示的需求，产品说要展示所有的连麦信息，如果一个用户的连麦列表信息好大，你拉取所有连麦数据回来，接口性能就降下来啦。如果产品打桩分析，会发现，一般用户看连麦列表，也就看前几页~因此，奸笑，哈哈~ 其实，那个超大分页加载问题也是类似的。即limit +一个超大的数，一般会很慢的~~

接口性能优化到10ms (一次优化一次进步)

1.数据量比较大，批量操作数据入库

2.耗时操作考虑异步处理

4. 优化程序逻辑、代码

5. 优化你的SQL

6.压缩传输内容

7. 考虑使用文件/MQ等其他方式暂存数据，异步再落地DB

书写高质量SQL的30条建议

1、查询SQL尽量不要使用select *，而是select具体字段。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1

3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件

4、优化limit分页

5、优化你的like语句

6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行

7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫

9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小

10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

12、对查询进行优化，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。

13、如果插入数据过多，考虑批量插入。

14、在适当的时候，使用覆盖索引。

15、慎用distinct关键字

16、删除冗余和重复索引

17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。

18、where子句中考虑使用默认值代替null。

19、不要有超过5个以上的表连接

20、exist & in的合理利用

21、尽量用 union all 替换 union

22、索引不宜太多，一般5个以内。

23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型

24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。

25、尽量避免向客户端返回过多数据量。

26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。

27、尽可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

28、为了提高group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。

29、如何字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效

30、使用explain 分析你SQL的计划